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摘要: http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73294131 都是按元素进行计算 Eltwise层的操作有三个:product(点乘)、sum(相加减)、max(取最大值),其中,sum是默认操作。PROD表示将A、B按元素相乘,SUM表示将A、B 阅读全文
posted @ 2018-03-07 21:23 有梦就要去实现他 阅读(682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: A是要进行剪裁的blob,B是参考,C是由A剪裁出来的输出。 模式1和模式2不同在于offset,模式1中每个dimension可以不同,模式2中用一个值表示了所有dimension的值。 axis表示从哪一个轴开始剪裁,而不是只剪裁那一个轴 https://www.cnblogs.com/kuny 阅读全文
posted @ 2018-03-07 21:20 有梦就要去实现他 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: fcn代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org deconvolution实际上是转置卷积,是为了从小的feature map恢复到大的feature map 动画展示怎么deconvolution:https://github.c 阅读全文
posted @ 2018-03-07 20:55 有梦就要去实现他 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卷积的参数数目为:4*2*2*2 4表示输入层的4个channel,2*2表示卷积的核的大小,最后一个2表示输出层的2个channel 一个channel的卷积计算过程: 这是kernel的参数: 这是计算过程: 多个channel的卷积计算过程: 这是kernel的参数: 这是计算过程: 即对于输 阅读全文
posted @ 2018-03-07 20:52 有梦就要去实现他 阅读(5205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: cnn网络中,网络更新一次参数是根据loss反向传播来,这个loss是一个batch_size的图像前向传播得到的loss和除以batch_size大小得到的平均loss。 softmax_loss前向传播中有这样一段代码: loss/get_normalizer(normalization_,va 阅读全文
posted @ 2018-03-01 14:28 有梦就要去实现他 阅读(749) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一个使用方式:http://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52610919 还有一种是像relu那样写,我就是采用的这种方式,直接把名字从relu改成了prelu 阅读全文
posted @ 2018-02-28 20:44 有梦就要去实现他 阅读(424) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对于layer层的cpp文件,你可以用LOG和printf、cout进行调试,cu文件不能使用LOG,可以使用cout,printf。 对于softmaxloss的layer层,既有cpp文件又有cu文件,其中cu文件只实现了前向和反向传播,cpp文件既实现了前向、反向,也实现了layer setu 阅读全文
posted @ 2018-02-27 15:51 有梦就要去实现他 阅读(597) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: outer_num_:相当于batch_size dim: c*w*h spatial_dim(inner_num_):w*h softmax_loss.cpp的代码: 其实可以看出来count的只取前,不取后,(0, softmax_axis_)只取了0这一个轴 阅读全文
posted @ 2018-02-27 15:25 有梦就要去实现他 阅读(604) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个错误是说要么你用pad等于一个值,或者不用就表示h、w两个方向的pad都为0. 如果你要使用pad_h,pad_w,那就两个同时出现。 比如我之前设置的是pad_h为3,pad_w为0,我就只写了一个pad_h = 3,没有写pad_w。这样就会报错。要写的话,必须把pad_h = 3和pad_ 阅读全文
posted @ 2018-02-26 22:27 有梦就要去实现他 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://github.com/TalkingData/Myna/tree/master/Dataset https://github.com/TalkingData/Myna 阅读全文
posted @ 2018-02-11 10:51 有梦就要去实现他 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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